commande et observation d'un véhicule automobile pour le
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Commande et observation d’un v ehicule automobile pourle diagnostic de rupture d’un itin eraire
Lghani MENHOURa,b Ali CHARARAa Daniel LECHNERb
aLaboratoire HEUDIASYC , UMR CNRS 6599Universite de Technologie de Compiegne
bLaboratoire INRETS-MASalon de Provence
13/10/2009
(1/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(2/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(2/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Plan
1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Contexte : Quelques chiffres sur la s ecurit e Routi ere
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 20080
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Nombre de tués 30 jours après l’accidentsimpliquant un seul véhicule
% p
ar r
appo
rt a
u no
mbr
ed’
acci
dent
s to
tals
Années2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Nombre d’accidents corporels impliquant un seul véhicule
% p
ar r
appo
rt a
u no
mbr
ed’
acci
dent
s to
tals
Années
Quelques chiffres de l’observatoire National interministeriel de la securite routiere :Repartition des nombres d’accidents corporels et de tues impliquant un seul vehicule
de 2000 jusqu’a 2008
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Motivation : Pertes de contr ole due de l’inattention du conducteur
Sortie de voie due a une erreur de guidage
Facteurs
Accomplissement de deux taches enparallele (conduite + telephone,panneaux publicitaire...).
Retard de reaction du conducteur etmauvaise perception del’environnement.
Fatigue, somnolence.
...
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Motivation : Pertes de contr ole dynamique
Sortie de voie : en virage sur une perte decontrole
Facteurs
Mauvaise connaissance de ladynamique et des limites physiquesdu vehicule.
Mauvaise connaissance de lageometrie de la route.
Manoeuvres brusque et vitesseinadequate.
...
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Plan
1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(7/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Concept de diagnostic de rupture d’un itin eraire ⇒ Pertes decontr ole (1/3)
Projet RADARR du programme SARI : D efinition de la probl ematique
Projet RADARR du programme SARI est la mise en place sur des itinerairesroutiers d’un systeme d’information alertant les conducteurs d’un risque de pertede controle de leur vehicule, lie a une rupture physique de l’itineraire.
Identification la vitesse limite de franchissement d’une infrastructure routiere enrealisant par simulation une extrapolation des comportements observes, dans unesituation de conduite maıtrisee, vers une perte de controle.
Projet RADARR du programme SARI : Besoins
Modele du vehicule dont le comportement est proche de celui d’un vehicule.
Modele du conducteur et estimation du devers: commande et observateur.
Validation experimentale avec les donnees le Peugeot 307 developpee parl’INRETS-MA.
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Concept de diagnostic de rupture d’un itin eraire ⇒ Pertes decontr ole (2/3)
Architecture de la solution propos ee
Schema bloc du systeme Vehicule-commande-observation
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Contexte et motivationProbl ematique relative aux limites physiques du v ehicule
Concept de diagnostic de rupture d’un itin eraire ⇒ Pertes decontr ole (3/3)
Moyens experimentaux
Vehicule experimentale developpe par l’INRETS-MA
(10/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Modeles LPV du v ehiculeModele non lin eaire
Plan
1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(11/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Modeles LPV du v ehiculeModele non lin eaire
Modele LPV 1 pour la synth ese d’un observateur a entr ee inconnue
Equations du mod ele du LPV 1
x = A(t)x(t) + B1(t)u1(t) + B2(t)u2(t) (1)
Y = Cx(t) (2)
avec:
Y =
β(t),ψ(t)φv (t)
, x(t) =
β(t)ψ(t)φv (t)φv (t)
,
u1 = δ, u2 =
[
φrfg
]
,A ∈ Rn×n,
B1 ∈ Rn×m1 , B2 ∈ R
n×m2 et C ∈ Rp×n
Schema bloc d’un vehicule sur unechaussee avec un devers
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Modeles LPV du v ehiculeModele non lin eaire
Modele LPV 2 pour la synth ese d’une commande robuste
Equations du mod ele du LPV 2
m(Vy + ψVx ) = Fyf + Fyr
Iz ψ = Lf Fyf + Lr Fyr (3)
ψ = ψ
Y = Vxψ + Vy
Les parametres des equations 3 dependentde la vitesse longitudinale, et pour la j th
valeur de la vitesse une j th commande estconcu pour stabiliser le j th modele lineairelocal.
Modele LPV 2 pour la commande
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Modeles LPV du v ehiculeModele non lin eaire
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(14/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Modeles LPV du v ehiculeModele non lin eaire
Modele non lin eaire quatre roues pour r ealiser les extrapolations
Equations du mod ele non lin eaire
m(Vx − ψVy ) =∑
Fx − Faex
m(Vy + ψVx ) =∑
Fy − Faey − Fφr
Iz ψ =∑
Mz (4)
ψ = ψ
X = Vx cosψ − Vy sinψ
Y = Vx sinψ + Vy cosψ
Modele non lineaire quatre roues
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(16/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Observateurs d’ etat
Les observateurs ou ≪capteurs virtuels ≫ permettent :
de remplacer des capteurs couteux
ou reconstruire des variables non mesurables techniquement
diagnostic de defauts
C’est un algorithme qui utilise
Un modele de connaissances
Des mesures issues de capteurs
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Observateur lin eaire
Representation d’ etat
{
X(t) = AX(t) + BU(t)Y (t) = CX(t)
Equation de l’observateur{
˙X(t) = AX(t) + BU(t) + L(Y (t) − Y (t))Y (t) = CX(t)
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IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Observateur a entr ee inconnue pourquoi?
Attribues de la route
Uni et la courbure de la route
Forces du vent
(19/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Application pour la reconstruction du d evers de la route (1/2)
Soit le systeme suivant :{
X(t) = A(t)X(t) + B1(t)U1(t) + B2(t)U2(t)Y (t) = CX(t)
L’observateur a entree inconnue pour ce systeme est le suivant :
˙x(t) = Ax(t) + B1u1(t) + L(y(t) − y(t)) − B2E (y(t), y(t), σ)
L’entree inconnue de l’observateur est donnee par:
E (y(t), y(t), σ) =
{
σF (y(t)−y(t))
‖F (y(t)−y(t))‖2si F (y(t) − y(t)) 6= 0
0 si F (y(t) − y(t)) = 0
(20/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Application pour la reconstruction du d evers de la route (2/2)
Observateur par mode glissant a entree inconnue
(21/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Plan
1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(22/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Commande ⇒ mod ele du conducteur
Insuffisances des mod eles du conducteur existants
Preuve de stabilite
Robustesse sous des fortes accelerations laterales et des situations critiques.
Validation experimentale.
Proposition
Commande robuste (modele du conducteur) pour les controle du braquage etrealiser des extrapolations en vitesse.
(23/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Application pour la conception d’un contr oleur H∞ pour lecontr ole de direction d’une automobile (1/3)
Architecture de la solution propos ee
Schema bloc du systeme Vehicule-commande-observation
(24/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Observateur par mode glissant a entr ee inconnue
Application pour la conception d’un contr oleur H∞ pour lecontr ole de direction d’une automobile (3/3)
10 15 20 25 30 35 40 450
0.5
1
1.5
2Gains des deux méthodes
10 15 20 25 30 35 40 453
4
5
6
7
8
9
10Indice de commutation entre la méthode LMI et l’interpolation des gains
Vitesse longitudinale [m/s]
K(Vx)dy/dt
K(Vx)dψ/dt
K(Vx)y
K(Vx)ψV
x1=15m/s
VitesseConstante
Vx(t)
Vitessevariable V
x(t)
Vitessevariable
Vx(t)
Vitessevariable
Vx1
=25m/s
VitesseConstante V
x1=35m/s
VitesseConstante
Gains du retour d’etats preprogrammeset la commutation entre les gains des
deux methodes
Schema bloc de la commande par retour d’etatsa gains preprogrammes
(25/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Perte de contr ole dynamique
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1 IntroductionContexte et motivationProblematique relative aux limites physiques du vehicule
2 Modeles LPV et mod ele non lin eaireModeles LPV du vehiculeModele non lineaire
3 Estimation du d evers par l’observateur a mode glissantObservateur par mode glissant a entree inconnue
4 Extrapolation en vitesse et la perte de contr ole virtuellePerte de controle dynamique
5 Conclusion et perspectives
(26/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Perte de contr ole dynamique
Extrapolation : Validation exp erimentale sur le Site 1 : C otesd’Armor ”CALLAC” (1/3)
Principe
L’extrapolation vers la perte de controle est realisee a partir des donneesenregistrees sur le vehicule au cours d’un passage en sollicitations moderees.
Plusieurs instances du modele non lineaire couples a la commande etl’observateur sont lancees avec un increment de vitesse par rapport au vehiculereel.
(27/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
Conclusion
Exploration des techniques de commande non lineaire en couple de braquage.
Etablir une comparaison avec des techniques de commandes LPV.
Validation experimentale sur le vehicule.
Redaction du memoire de these.
(28/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel
IntroductionModeles du V ehicule utilis es
Estimation du d eversExtrapolations
Conclusion et perspectives
RADARR : Recherche des Attributs pour le Diagnostic Avance des Ruptures de laRoute
SARI : Surveillance Automatisee de la Route pour l’Information des conducteurset des gestionnaires
(29/ 27) MENHOUR, CHARARA, LECHNER Diagnostic du comportement limite du v ehicule sur un site r eel